Por que a validação de dados é importante?

Nota do editor: este artigo foi originalmente publicado no blog Iteratively em 18 de fevereiro de 2021.

Principais conclusões:

As empresas dependem de dados de alta qualidade para tomar decisões críticas para sua organização. Se os dados não forem precisos e completos, os usuários finais não confiarão nos dados, o que limitará seu uso. A validação de dados é um conjunto de processos e técnicas que ajudam as equipes de dados a manter a qualidade de seus dados.

Agora, vamos nos aprofundar no motivo pelo qual a validação de dados é importante para empresas e equipes de dados.

A validação de dados torna mais fácil para as empresas confiar em seus dados

Quando as empresas não confiam em seus dados, elas ficam mais relutantes em usá-los e confiam nos analistas/engenheiros que fornecem os dados a elas. As pessoas param de confiar em seus dados quando são imprecisos, inválidos e não são mais úteis para eles. A falta de confiança não acontece da noite para o dia para a maioria das empresas. Ferramentas inadequadas, processos mal gerenciados e erro humano, ao longo do tempo, são alguns dos fatores que contribuem para que as empresas estejam perdendo o destino em seus dados.

E isso é uma grande perda – em mais de uma maneira.

Por um lado, dados confiáveis ​​– “bons dados” – costumam ser o ativo mais valioso de uma organização, fornecendo informações que podem ajudá-la a se destacar de seus concorrentes e gerar receita.

Por outro lado, dados incorretos drenam os recursos da empresa. Por exemplo, as empresas desperdiçam US$ 180.000 anualmente em correspondências que não podem ser entregues porque 4% dos endereços de suas listas de correspondência são imprecisos.

Dados incorretos também costumam significar que as organizações gastam mais tempo tentando desenterrá-los por conta própria. De acordo com data-axle.com, os representantes de vendas gastam 20% de seu tempo pesquisando leads. Se tempo é dinheiro, é muito dinheiro desperdiçado graças a dados incorretos. Pior ainda: dados incorretos podem, por sua vez, corroer a confiança dos funcionários.

Combatendo a “decadência de dados”

Bons dados são valiosos e difíceis de obter, especialmente com o passar do tempo. Por que é difícil acompanhar a qualidade dos dados com o passar do tempo? Com o tempo, os dados começam a decair. O que queremos dizer com deterioração de dados é que os dados que antes eram precisos agora estão desatualizados. Poderia estar desatualizado porque o endereço de um usuário mudou? Ou sua empresa começou a coletar um novo campo de dados para usuários que agora está incompleto para a maioria dos usuários existentes? A deterioração dos dados acontecerá, não importa quão grande seja o processo que você implementou em sua organização.

No entanto, a validação de seus dados pode ajudar sua organização a reduzir os possíveis erros causados ​​pela degradação dos dados. Embora possa não ser uma solução perfeita, ela identificará onde os dados estão ausentes, incompletos, inconsistentes e imprecisos. A validação de dados no cliente ou no estado de processamento não ajudará com a deterioração porque os dados mudam com o tempo e devem ser constantemente atualizados em seu warehouse para garantir que contenham as informações mais atualizadas. Com o tempo, validar seus dados criará uma melhor experiência do cliente, porque você poderá direcionar anúncios, e-mails e chamadas para clientes com base em suas necessidades potenciais. Recupere a confiança que pode ter sido perdida em sua organização e comece a validar seus dados.

A validação de dados aumenta a confiança do engenheiro

Acabamos de mencionar que a validação de dados afeta toda a organização, mas como isso afeta os engenheiros em sua organização? Bem, para começar, os trabalhadores de dados estão menos confiantes sobre a qualidade dos dados em sua organização do que a gerência, com apenas 31% dos trabalhadores de dados confiantes sobre a qualidade dos dados.

Por que é importante que os engenheiros tenham confiança nos dados de sua empresa?

Quando os engenheiros confiam nos dados, eles gastam menos tempo se preocupando e mostrando aos interessados ​​que os dados são precisos. Se os dados estiverem errados antes, os engenheiros, na maioria dos casos, ouvem: “Prove para mim por que isso está certo”. Depois de um tempo, isso envelhece e o tempo dos engenheiros pode ser gasto na conclusão de outras tarefas de engenharia que agregam valor a um produto ou recurso.

O que os engenheiros podem fazer para ganhar novamente a confiança na qualidade dos dados?

Os engenheiros podem montar um processo de validação de dados para garantir que seus dados sejam precisos e completos. Uma vez que uma reflexão tardia ou completamente ignorada ao ser testada, os dados agora são testados e fazem parte do ciclo de vida do desenvolvimento de software. Os dados podem ser considerados cidadãos de primeira classe no processo de desenvolvimento e podem ser testados e validados juntamente com a base de código.

Por que a validação de dados é importante para engenheiros?

Como as empresas adotaram uma abordagem orientada por dados, a precisão e a integridade dos dados são muito mais importantes para as organizações do que há 10 anos. Naquela época, dados de amostra e painéis simples eram normais, e a maioria das organizações não tinha uma equipe de dados.

Onde os engenheiros de dados aprenderam o conceito de teste de dados?

Bem, o conceito de teste já existe no campo da engenharia de software há algum tempo. Os desenvolvedores colheram os benefícios dos testes e compreendem totalmente o quanto isso é valioso para eles no ciclo de vida do desenvolvimento de software.

Com um processo de validação de dados eficaz, sua equipe pode garantir que os dados estejam atualizados. Sua equipe pode começar a trabalhar mais rápido do que nunca e limitar o número de dores de cabeça dos engenheiros de custos de dados imprecisos. Quando você testa seus dados e confia que eles são precisos, você fica mais confiante em sua capacidade de fazer alterações em seu código sem se preocupar com isso afetando seus dados.

A validação de dados deve ser proativa, não reativa

A validação de dados é difícil de implementar porque a maioria das equipes e engenheiros de dados depende de técnicas de validação de dados reativas, fazendo com que a validação se torne uma reflexão tardia. Assim, engenheiros e analistas reagem a problemas causados ​​pelos dados, em vez de adotar uma abordagem proativa para detectar problemas antes que cheguem aos usuários finais. Embora isso seja melhor do que nada, ainda não permite que as equipes de dados aproveitem os benefícios que a validação de dados traz para uma organização.

A adoção de uma abordagem proativa para a validação de dados ajuda as organizações a fornecer dados úteis que podem ser compreendidos em toda a organização. Quando aplicadas corretamente, as técnicas proativas de validação de dados, como segurança de tipo, esquematização e teste de unidade, garantem que os dados sejam precisos e completos. Essas técnicas permitem que os engenheiros resolvam os problemas que causaram os dados incorretos em primeiro lugar. Dados imprecisos e incompletos que antes levavam dias ou até semanas para serem descobertos agora podem ser evitados ao adotar uma abordagem proativa de validação de dados.

A importância da validação de dados

A validação de dados pode reduzir seu tempo de limpeza de dados incorretos posteriormente. Analistas e engenheiros podem perder horas do dia limpando dados ruins e, em troca, as empresas podem perder receita porque esse tempo poderia ter sido gasto melhorando produtos se os dados fossem melhores. Vasculhar os dados para encontrar inconsistências e erros é irritante e desperdiça tempo para todos os envolvidos.

A validação de dados ajuda os engenheiros a testar seus dados para reduzir a quantidade de dados inválidos em seu warehouse. Para aproveitar ao máximo a validação de dados, as organizações devem adotar uma abordagem colaborativa para validar os dados. Para garantir a produção de dados da mais alta qualidade, todos precisam trabalhar juntos porque os dados são um esporte de equipe. Por que é um esporte coletivo? Bem, a validação de dados não acontece em um ponto específico. Isso pode ser feito em vários pontos do ciclo de vida dos dados e exige que todos na equipe de dados trabalhem juntos para confirmar se os dados estão corretos.

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